This paper presents a robust method to combine a collection of images with small fields of view to obtain an image with a large field of view. In the previous works, there are two main areas which one is a cross correlation-based method and the other is a feature-based method. The former is based on motion estimation from video sequences. so there are a problem on rotating a camera about optical axis. In the latter method, it is difficult to match correspondence feature points correctly.'re find correct correspondences, we proposed the geometrical feature model and correspondence filters and the Gaussian distribution weight function to blend the images smoothly. The experiments show that our method is robust and effective.
본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.
좁은지역에 대한 지형정보의 획득은 저고도 UAV시스템을 이용하는 것이 경제적이다. 최근 자동항법 UAV의 발전은 저고도 고해상도 영상을 원하는 주기로 얻을 수 있어 많은 분야에 응용하고 있다. 이러한 UAV시스템은 지상관제센터와 비행체 간의 긴밀한 통신이 이루어져야 하며 촬영 중 영상의 획득 여부를 모니터링할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 NASA가 개발한 Worldwind를 커스터마이징하여 실시간 영상획득 모니터링 s/w를 개발하였다. 또한 개발시스템을 이용하여 정사영상 모자익을 실시하였으며 이에대한 정확도 분석을 실시하였다. 분석결과 검사점에 대해 정사모자익영상의 수평위치 정확도를 분석한 결과 X좌표에서 평균 0.181m, Y좌표에서 평균 0.203m의 편차를 보임으로써 1:1,000~5,000축척의 수치지도제작이 가능할 것으로 판단된다.
In this paper, we propose the new face detection and tracking angorithm in sequential images which have complex background. In order to apply face deteciton algorithm efficently, we convert the conventional RGB coordiantes into CIE coordonates and make the input images insensitive to luminace. And human face shapes and colors are learned using ueural network's backpropagation. For variable face size, we make mosaic size of input images vary and get the face location with various size through neural network. Besides, in sequential images, we suggest face motion tracking algorithm through image substraction processing and thresholding. At this time, for accurate face tracking, we use the face location of previous. image. Finally, we verify the real-time applicability of the proposed algorithm by the simple simulation.
Kim, Kee-Tae;Kim, Jung-Hwan;Jayakumar, S.;Sohn, Hong-Gyoo
대한원격탐사학회지
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제23권3호
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pp.221-227
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2007
We present an analysis of urban development and growth with reconnaissance satellite photographs of Columbus metropolitan area acquired by the Corona program in 1965. A two-dimensional polynomial linear transformation was used to rectify the photos against United State Geological Survey (USGS) Large-scale Digital Line Graph (DLG) data georeferenced to Universal Transverse Mercator (UTM) coordinates. The boundaries of the Columbus metropolitan area were extracted from the rectified Corona image mosaic using a Bayesian approach to image segmentation. The inferred 1965 urban boundaries were compared with 1976 USGS Land Use and Land Cover (LULC) data and boundaries derived from 1988 and 1994 Landsat TM images. The urban area in and around Columbus approximately doubled from 1965 to 1994 (${\sim}110%$) along with population growth from 1960 to 1998 (${\sim}50%$). Most of the urban expansion results from development of residential units.
연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.
In this thesis, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. These results were as followings. 1. For the enhancement of skull and ante-mortem photographs, various image processing schemes, such as SMOOTH, SHARPEN, EMBOSS, MOSAIC, ENGRAVE, INVERT, NEON and COLOR TO MONO, were applied using 3*5 window processing. As an image processing result of these methods, the optimal techniques were NEON, INVERT and ENGRAVE for the edge detection of skull and ante-mortem photograph. 2. Using various superimposition image processing techniques (SRCOR, SRCAND, SRCINVERT, SRCERASE, DSTINVERT, MERGEPAINT) were compared for the enhancement of image recognition. 3. By means of the video camera, the skull image was inputed directly to a computer system : superimposing it on the ante-mortem photograph made the identification more precise and time-saving. As mentioned above, this image processing techniques for the superimposition of skull and ante-mortem photographs simply used the previous approach, In other wrods, taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem photographs. This system using various image processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of individual identification in forensic practice.
본 논문에서는 손에 든 비디오 카메라로 촬영한 영상을 결합하여 대형 고해상도 영상을 생성하는 모자익 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 대응점 검색 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 형태정보만 이용하는 방법을 사용 하는 것과는 달리 형태정보와 칼라정보를 모두 사용하여 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접하는 영상 간에 빠른 속도로 대응점을 추정하여 영상간의 초기 변환관계를 계산하는 보로노이 거리(Voronoi Distance)정합법을 이용하여 비슷한 형태를 가진 후보 영역들을 추출한 다음, 칼라 정보를 이용하여 최종 중첩영역을 찾는다. 이것은 영상내의 특징점을 기준으로 특징점 사이의 거리가 동일하도록 기준영상의 보로노이 평면(Voronoi Surface)을 생성하고 입력영상과 기준 영상간의 정합 부분에서 누적된 보로노이 거리를 최소화하는 대응점을 이항검색 기법으로 추출하는 방법이다. 추출된 계산된 초기 변환행렬은 Levenberg-Marquadt 방법을 통해 최적 변환행렬로 수정되고 이 변환행렬에 의해 영상이 합성되어진다.
영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.
영상기반 가상현실 시스템에서 사용되는 가상환경은 영상모자익(image mosaics)을 통해 만들어진 파노라마 영상으로 표현할 수 있다. 이 경우 실린더 파노라마 영상은 생성 시 제약성 때문에 고정 시점에 방향만을 바꿀 수 있는 탐색을 지원하다. Shum은 가상환경 내에서 자유로운 시점이동을 제공하기 위해 카메라를 일정한 간격으로 회전시켜 얻은 영상으로부터 동심원을 이루는 여러 개의 실린더 형태인 광필드(light field)의 4차원 함수를 세 개의 파라미터, 즉 중심으로부터 거리, 높이, 각도의 3차원 함수로 단순화시킨 동심원 모자익(concentric mosaics)을 제안하였다[10]. 그러나, 이 방법은 카메라의 동일한 간격의 수평 회전운동에 의해 영상을 얻어야 하기 때문에 특별한 장치가 필요하고, 중심으로부터의 거리에 따라 카메라를 배치시켜 촬영함으로써 많은 영상을 처리해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Shum의 동심원 모자익 생성시의 단점을 보완하기 위하여 영상 스트립을 실린더 평면에 배치시키는 방법을 이용한 효율적인 동심원 모자익 생성 알고리즘을 제안한다. 이는 영상 촬영 시 자유로운 수평 회전이 가능하여 부가적인 촬영장치가 필요하지 않다. 또한 새로운 시점에 대한 영상을 생성할 때, 보간 영상의 사용을 최소화하여 영상의 질을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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